国产大模型纷纷升级，DeepSeek下一代新模型会带来哪些机遇？
代码、Agent、原生多模态：全球大模型的升级方向
AI编程领域的变革
在AI编程领域，训练框架不断升级，借助完整代码仓库及工程轨迹训练，引入多步执行与自我修复思维链，推动AICoding从简单工具发展到项目级自主智能体，技术人员角色也在转变。
多Agent集群领域的潜力
多Agent集群领域，OpenClaw等现象级产品展现出巨大潜力，国内众多厂商纷纷推出类似产品，释放数字员工生产力，为行业发展带来新动力。
原生多模态领域的突破
原生多模态架构成为主流方向，混合嵌入编码快速发展，但国内模型在实时音视频交互及跨模态连续推理等关键环节仍需突破，以提升整体能力。
国产大模型：密集迭代升级，能力持续突破
MiniMax的代码能力提升
MiniMax的代码能力进一步升级，M2.7SWE-Pro测试得分超越Gemini3.1Pro，在端到端项目交付场景测试中表现出色，且M2系列模型通过自我迭代不断增强性能。
智谱的架构创新与能力提升
智谱的GLM-5引入新架构，能自主完成复杂系统工程任务，在工具调用和信息理解等方面能力接近或超过海外领先模型，展现出强大实力。
Kimi的功能拓展与价格策略
Kimi2.5引入视觉能力并推出Agent集群模式，在智能体应用测试中表现优异，Moonshoot采用降价策略，吸引更多用户，提升市场竞争力。
小米的模型Agent调用能力
小米的XiaomiMiMo-V2-Pro在模型Agent调用能力测试中表现突出，接近或领先部分海外头部模型，看好其借助大模型底座实现AI能力跃升。
DeepSeek展望：延续高性价比路线，精进长文本、代码、Agent、多模态能力
DeepSeek的现有优势
DeepSeekV3.2采用先进架构实现训练、推理提效降本，代码及多Agent能力得分显著提升，为新一代模型发展奠定了良好基础。
新一代模型的预期提升
DeepSeekV4.0等新一代模型有望融入Engram模块，实现超长上下文处理，提升模型效率，同时精进代码和Agent能力，补齐多模态短板。
风险因素与投资策略
面临的风险挑战
AI发展存在技术、应用拓展不及预期等风险，算力降本、数据安全、信息安全及行业竞争加剧等问题也给行业带来挑战。
投资策略建议
建议关注模型原厂，DeepSeek新一代模型助力中国AI走向世界；利好有壁垒的AI应用公司；AI基础设施因降本用量增长而受益，国产AIInfra与国产模型协同发展。
相关问答
国产大模型在2026年有哪些升级方向？
聚焦Agent及代码能力升级，如AI编程领域走向项目级自主智能体，多Agent集群释放生产力，原生多模态架构成主流但关键环节待突破。
MiniMax的代码能力有何提升？
M6。
智谱的GLM-5有什么创新？
引入DSA并自研“Slime”架构，能自主完成Agentic长程规划等系统工程任务，在工具调用和多步骤任务执行等方面能力突出。
Kimi5有哪些新功能？
引入视觉能力自动拆解交互逻辑、复现代码，推出Agent集群模式，在智能体应用测试中表现良好，Moonshoot降价。
小米的XiaomiMiMo-V2-Pro表现如何？
在衡量模型Agent调用能力的测试集中接近或领先部分海外头部模型，早期内部测试版本上线期间多天登顶调用量日榜。
DeepSeek新一代模型有何预期提升？
有望将Engram融入DSA+MoE架构，实现超长上下文处理，提升模型效率，精进代码、Agent能力，补齐多模态短板。
